AI-gestuurde klantsegmentatie voor B2B-bedrijven mogelijk maken: een roadmap

Gevestigd in North Carolina, is Ingersoll Rand een van de toonaangevende conglomeraten ter wereld. Het bedrijf heeft verschillende bedrijfslijnen, waaronder compressieluchtsystemen, HVAC-oplossingen en baanbrekende technologische producten die diverse industrieën bedienen, zoals wetenschappelijke laboratoria en cargo-vervoerders. Het bedrijf is ook actief in meer dan 175 landen en opereert voornamelijk in de B2B-sector.

Het is dan ook gemakkelijk om je voor te stellen hoe complex het kan zijn om al hun klanten tevreden te stellen, waardoor Ingersoll Rand zich tot AI wendde om hen beter te begrijpen.

Door AI te gebruiken om hun uitgebreide en zeer diverse klantenbestand te segmenteren, kon het bedrijf gerichte campagnes creëren die veel beter presteerden op KPI’s zoals open rates, klikfrequenties en conversies. Sommige van deze campagnes waren gesegmenteerd op geografische locatie, anderen op type of grootte van het bedrijf, en weer anderen op een combinatie van al het bovenstaande. Dit hielp de leiders van het bedrijf te begrijpen dat ze enkele unieke segmenten hadden die ze nog niet hadden ontwikkeld. In feite zouden ze zonder AI mogelijk nooit hebben gemerkt dat deze segmenten bestonden.

Het succes van Ingersoll Rand toont iets aan dat alle bedrijfsleiders moeten begrijpen. De huidige markt is hyperconcurrerend, waardoor het begrijpen van uw klanten cruciaal is. Klanten die zich niet erkend voelen of wiens behoeften niet worden vervuld door uw product of dienst, kunnen gemakkelijk overtuigd worden om over te stappen naar het aanbod van een concurrent.

Om uw kansen te vergroten om uw klanten adequaat te begrijpen, moet u hen in de juiste segmenten verdelen, want alleen dan weet u zeker wat hun gedeelde kenmerken, gedragingen en voorkeuren zijn. Op basis van deze segmenten kunt u gerichte marketingcampagnes en gepersonaliseerde productaanbiedingen creëren, wat uw conversieratio’s aanzienlijk verhoogt.

Door technologieën zoals artificial intelligence (AI) en machine learning (ML) te adopteren, kunnen bedrijven een impuls geven aan hun inspanningen om klanten te segmenteren. Echter, net als alle technologische innovaties, moeten ze strategisch worden geadopteerd.

Hier is een gids om u te helpen dit te bereiken.

Waarom klantsegmentatie belangrijk is en hoe AI kan helpen?

AI kan ons helpen door onze vooroordelen en conventionele methoden van klantsegmentatie te overstijgen. Omdat het segmentatieproces alleen op basis van gegevens werkt, kunnen we dan leren over klantsegmenten die we niet hadden overwogen, en dit onthult unieke informatie over onze klanten.

Om verder te illustreren, laten we het volgende voorbeeld bekijken.

Een bedrijf dat gespecialiseerd is in landbouwuitrusting en -benodigdheden, streeft ernaar zijn productaanbod uit te breiden. Het bedrijf voert segmentatie uit om ervoor te zorgen dat de nieuwe producten relevant zijn.

In het verleden vertrouwde het bedrijf op een conventionele aanpak van segmentatie, waarbij klanten werden gecategoriseerd op basis van geografische locatie, op basis van de onderliggende veronderstelling dat boeren uit dezelfde regio soortgelijke behoeften zouden hebben. Bijvoorbeeld zouden ze een tractor adverteren met kenmerken die ze als gemeenschappelijkheid tussen de boerderijen in het Amerikaanse Midden-Westen zagen, zoals weersomstandigheden.

Echter, na het implementeren van AI, realiseerde het bedrijf zich dat geografische segmentatie niet de juiste aanpak was. Door uitgebreide gegevens te verzamelen (waaronder aankoopgeschiedenis, boerderijgrootte, soorten gewassen, irrigatiemethoden, technologieadoptie, automatiseringsgraad en meer) en AI-algoritmen te laten analyseren, ontdekte het bedrijf dat boerderijgrootte een van de meest kritieke factoren is die een boerens aankoopbeslissing beïnvloedt. Het kan voor de hand liggen: boeren met grotere boerderijen hebben andere behoeften dan die met kleinere eigendommen. Echter, de leiders van het landbouwuitrustingsbedrijf waren nog steeds gericht op verkoop via geografische segmentatie, en zonder AI zouden ze deze proces mogelijk nooit hebben veranderd, zelfs niet als het niet de beste resultaten opleverde.

Gezegd hebbende, hoe kunnen we dit proces uitvoeren?

Verschillende benaderingen van klantsegmentatie

Om te bepalen welk model u moet toepassen op uw klantsegmentatiebenadering, moet u overwegen:

• Welke gegevens heb ik beschikbaar? Met andere woorden, wat weet ik?

• Wat zijn de doelen van mijn bedrijf?

• Wat weet ik over mijn klanten?

Op basis hiervan kunt u een ongezuperviseerd model, een gezuperviseerd model of een gemengde benadering toepassen.

• Ongezuperviseerd (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Dit model vertrouwt niet op vooraf gedefinieerde labels en trainingsgegevens, maar berekent in plaats daarvan de optimale segmenten van scratch. U kunt de ongezuperviseerde algoritmen toepassen:

  • Wanneer u geen specifieke segmenten in gedachten heeft, vooral wanneer u AI-segmentatie voor de eerste keer toepast en geen eerder getrainde datasets heeft

  • Wanneer u een dynamisch bedrijf heeft met een snel veranderende klantenbestand en u nieuwe segmenten wilt identificeren

• Gezuperviseerde Machine Learning (regressiemodel, beslissingsboom, random forest): We kunnen deze benadering toepassen als we een gelabelde trainingsdataset hebben, bijv. van eerdere segmentatie of domeinkennis. Het gezuperviseerde ML-model kan dan worden toegepast op nieuwe klanten, of klanten waarvoor het segment niet duidelijk is

De gemengde benadering combineert het gebruik van ongezuperviseerd leren om segmenten te identificeren en vervolgens deze segmenten als labels te gebruiken om een gezuperviseerd model te trainen. Dit getrainde model kan worden gebruikt om nieuwe klanten te classificeren, of om een segment te creëren voor klanten waarvan we geen complete gegevens hebben.

Wees voorzichtig bij het toepassen van de gemengde benadering zonder random sampling. Als u alleen klanten kiest waarvoor u volledige gegevens heeft, kiest u waarschijnlijk uw meest loyale klanten, wat mogelijk geen eerlijke vertegenwoordiging is van de hele groep. Dit resulteert in een vertekende selectie, en deze vertekeningen worden alleen doorgegeven aan AI.

Uitdagingen en veelvoorkomende fouten

AI is niet zonder uitdagingen. Uit mijn ervaring zijn dit enkele van de obstakels die u waarschijnlijk tegenkomt terwijl u leert de kneepjes van het vak te begrijpen.

• Duidelijke segmentatie: Veel bedrijven zijn niet duidelijk over waarom ze segmenteren. Zonder dit doel is het moeilijk voor een AI-geleid proces om effectief te zijn. In die gevallen kan een traditionele aanpak, uitgevoerd door mensen, beter werken, vooral als u voornamelijk kwalitatieve gegevens heeft. Hetzelfde geldt als u slechts een klein aantal klanten heeft.

• Gegevenskwaliteit: De kwaliteit van de resultaten die door AI worden opgeleverd, is alleen zo goed als de kwaliteit van de gegevens die u het systeem voedt. Dus, als uw gegevens niet nauwkeurig zijn, zal uw segmentatie dat ook niet zijn.

• Ethische overwegingen: Zorg ervoor dat u geen gevoelige gegevens en criteria in het model opneemt. Dit is een fout die veel bedrijven hebben gemaakt, en het heeft hen zowel geld als hun reputatie gekost. Bijvoorbeeld hebben in de VS hypotheekbedrijven te maken gehad met vermeende raciale profilering van hun AI-algoritmen.

• CRM-gereedheid: Omdat ML een zo recente technologie is, zijn veel CRM-systemen (customer relationship management) niet uitgerust om het te verwerken. Daarom vereist een adequate integratie van segmenten in bedrijfsprocessen (marketingcampagnes, contactpunten, verkoopstrategie) extra werk. Veel eigenaren springen er meteen in zonder alle processen te overwegen, en dit leidt tot problemen bij het gebruik van AI.

• Medewerkersopleiding: Medewerkers moeten verder worden opgeleid zodat ze de AI-segmentatiebenaderingen volledig kunnen begrijpen. Ook is het waarschijnlijk dat u enige weerstand tegenkomt omdat AI-resultaten in strijd kunnen zijn met hun intuïtie. Om de vertrouwensbarrière te overwinnen, toont u enkele van zijn positieve toepassingen en gebruikt u AI op verantwoorde wijze.

• Segmentkwaliteit: Net als bij traditionele segmentatie, moeten de segmenten die u van het ML-model krijgt, aan belangrijke criteria voldoen en worden gevalideerd:

  • Uitvoerbaar

  • Stabiel

  • Grote genoeg

  • Onderscheidbaar

• Domeinkennis en interpretatie: Het integreren en adequaat beheren van de kennis van uw bedrijf is heel belangrijk bij elke stap van het proces, van gegevensvoorbereiding tot validatie van de resultaten van het model. Ook moet u in gedachten houden dat zelfs een perfect machine learning-model niet 100% nauwkeurigheid kan bieden. Hier is waar uw domeinexpertise nodig is, en waarom het heel belangrijk is dat AI en mensen samenwerken. Een andere fout die ik vaak zie, is dat beslissers alles overlaten aan AI en blindelings hun suggesties implementeren zonder verdere vragen. Dit zal waarschijnlijk leiden tot ongunstige resultaten. Ook moeten we ons herinneren dat we uiteindelijk mensen zijn, en onze vooroordelen zijn nog steeds aanwezig bij het interpreteren van de gegevens. Het bewust zijn van dit feit kan ons helpen minder kwetsbaar te zijn voor potentiële fouten.

• Modelupdates: Als u een dynamische klantenbestand heeft of een hoge klantenaanwas, veranderen de gedragingen en voorkeuren van uw klanten vaak. Zorg er dus voor dat u het model regelmatig bijwerkt en niet vertrouwt op verouderde segmenten.

Stap-voor-stapgids voor AI-geactiveerde klantsegmentatie

Nu u zich bewust bent van de uitdagingen, is hier een stap-voor-stapgids om u te helpen AI te implementeren en succesvol te integreren in uw klantsegmentatieprocessen.

1. Definieer uw segmentatie-doel. Dit omvat het begrijpen van de verschillende criteria waaronder u uw klanten classificeert. Hier zijn zowel de inzichten gegenereerd door AI als uw perspectief als expert op het gebied nodig. Samen zult u nieuwe klantsegmenten ontdekken en in staat zijn om uw marketingcampagnes aan te passen om betere resultaten te behalen.

2. Garandeer gegevensbeschikbaarheid: Zorg ervoor dat AI toegang heeft tot uitgebreide klantgegevens, of als uw gegevens onvolledig zijn, vind een manier om hiermee om te gaan. Een manier om dit te doen kan zijn door de gemengde modelleringbenadering te gebruiken. We zeiden het eerder, maar het kan niet genoeg worden benadrukt: de resultaten zullen alleen zo goed zijn als de gegevens waar AI mee werkt.

3. Gegevensbeperkingen aanpakken: Als u beperkte gegevens heeft, selecteert u een willekeurige steekproef uit uw klantendatabase en verzamelt u extra gegevens van hen. Vervolgens past u de gemengde benadering toe om uw resultaten te maximaliseren.

4. Selecteer uw modelleringbenadering en pas het geselecteerde model toe op de verkregen gegevens

5. Selecteer het optimale aantal segmenten: Er zijn verschillende technieken om het optimale aantal segmenten te berekenen. De meest populaire zijn de Elbow-regel en de gap-analyse.

6. Begrijp de onderscheidende criteria van de segmenten en interpreteer de resultaten: Wat zijn de belangrijkste variabelen waarmee uw klanten worden geïdentificeerd? Wat zijn hun percepties, en hoe kunnen ze worden gemarketeerd? Voor het segmentatieproces om te werken, moet u, na validatie van de nauwkeurigheid van het model, de verschillende segmenten bekijken en bepalen of de variabelen die deze segmenten aandrijven, adequaat zijn voor uw bedrijfsmodel.

Ten slotte, maar niet minder belangrijk, gebruik ik als hulpmiddel voor adequate segmentatievisualisatie parallelle coördinaten, waarin ik vier segmenten identificeer: hoge-waarde shoppers, budget shoppers, technologie-enthousiasten en incidentele shoppers. Ik meet categorieën zoals maandelijkse uitgaven en aankoopfrequentie voor elk van deze segmenten, omdat dit me helpt een beter begrip te krijgen van mijn klanten.

Laatste gedachten

Zoals we hebben besproken, kan AI-geactiveerde klantsegmentatie B2B-bedrijven helpen een duidelijker beeld te krijgen van wie hun klanten zijn en wat de drivers zijn achter hun besluitvorming. Zodra u deze informatie heeft, kunt u deze gebruiken om gepersonaliseerde campagnes en ervaringen te creëren die meer waarde toevoegen aan uw klanten.

Door de in deze gids beschreven roadmap te volgen, kunt u AI-algoritmen gebruiken om uw bedrijfssegmentatieprocessen te stimuleren en gegevensgestuurde beslissingen te nemen die uw groei stimuleren en uw klanttevredenheids-KPI’s verhogen, waardoor een betere verbinding met uw klanten en een solide gevoel van loyaliteit aan uw merk ontstaat.

Dit is steeds belangrijker in de B2B-wereld, en vooral voor high-tech producten, aangezien de behoeften van klanten snel veranderen en technologische verwachtingen snel evolueren. Een adequate segmentatie van uw klanten kan het verschil maken tussen het leveren van een topproduct en iets dat niet in staat is om de relevante product-marktfit te bereiken.